梯度下降法，牛頓法，擬牛頓法區別
梯度下降法是沿着梯度下降的算法，該算法的收斂速度受梯度大小影響非常大，當梯度小時算法收斂速度非常慢。 牛頓法是通過把目標函數做二階泰勒展開，通過求解這個近似方程來得到迭代公式，牛頓法的迭代公式中用到了二階導數來做指導，所以牛頓法的收斂速度很快，但是由於要求二階導，所以牛頓法的時間復雜度非常高 ...
原文：梯度下降法家族、牛頓法家族、擬牛頓家族
梯度的方向 梯度：如果函數是一維的變量，則梯度就是導數的方向 如果是大於一維的，梯度就是在這個點的法向量，並指向數值更高的等值線。比如函數f x,y , 分別對x,y求偏導數，求得的梯度向量就是 f x, f y T,簡稱grad f x,y 或者 f x,y 梯度上升：如果我們需要求解損失函數的最大值，用梯度上升法來迭代求解。 梯度下降：在最小化損失函數時，可以通過梯度下降法來一步步的迭代求解 ...
2019-02-26 20:22 0 653 推薦指數：
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參考知乎：https://www.zhihu.com/question/19723347 這篇博文講牛頓法講的非常好：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453 梯度下降法 ...